Programmable Quantitative DNA Nanothermometers
Notice bibliographique
Résumé
Developing molecules, switches, probes or nanomaterials that are able to respond to specific temperature changes should prove of utility for several applications in nanotechnology. Here, we describe bioinspired strategies to design DNA thermoswitches with programmable linear response ranges that can provide either a precise ultrasensitive response over a desired, small temperature interval (±0.05 °C) or an extended linear response over a wide temperature range (e.g., from 25 to 90 °C). Using structural modifications or inexpensive DNA stabilizers, we show that we can tune the transition midpoints of DNA thermometers from 30 to 85 °C. Using multimeric switch architectures, we are able to create ultrasensitive thermometers that display large quantitative fluorescence gains within small temperature variation (e.g., > 700% over 10 °C). Using a combination of thermoswitches of different stabilities or a mix of stabilizers of various strengths, we can create extended thermometers that respond linearly up to 50 °C in temperature range. Here, we demonstrate the reversibility, robustness, and efficiency of these programmable DNA thermometers by monitoring temperature change inside individual wells during polymerase chain reactions. We discuss the potential applications of these programmable DNA thermoswitches in various nanotechnology fields including cell imaging, nanofluidics, nanomedecine, nanoelectronics, nanomaterial, and synthetic biology.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».